Skope-rules 开源项目教程

Skope-rules 开源项目教程

skope-rules machine learning with logical rules in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skope-rules

1. 项目介绍

Skope-rules 是一个基于 Python 的机器学习模块，构建在 scikit-learn 之上，并遵循 3-Clause BSD 许可证。该项目的主要目标是学习逻辑规则，用于“限定”目标类，即高精度地检测目标类的实例。Skope-rules 结合了决策树的可解释性和随机森林的建模能力，提供了一种平衡的方法来生成可解释的规则。

2. 项目快速启动

安装

你可以通过 pip 安装最新版本的 Skope-rules：

pip install skope-rules

快速开始

以下是一个简单的示例，展示如何使用 Skope-rules 来描述类别的逻辑规则：

from sklearn.datasets import load_iris
from skrules import SkopeRules

# 加载鸢尾花数据集
dataset = load_iris()
feature_names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width']

# 初始化 SkopeRules 分类器
clf = SkopeRules(max_depth_duplication=2, n_estimators=30, precision_min=0.3, recall_min=0.1, feature_names=feature_names)

# 训练模型并生成规则
for idx, species in enumerate(dataset.target_names):
    X, y = dataset.data, dataset.target
    clf.fit(X, y == idx)
    rules = clf.rules_[0:3]
    print(f"Rules for iris {species}")
    for rule in rules:
        print(rule)
    print()
    print(20*'=')
    print()

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

Skope-rules 可以用于多种应用场景，例如：

• 金融欺诈检测：通过生成高精度的规则来识别潜在的欺诈行为。
• 医疗诊断：生成可解释的规则来辅助医生进行疾病诊断。
• 客户细分：根据客户的特征生成规则，用于市场细分和个性化营销。

最佳实践

• 参数调优：根据具体应用场景调整 max_depth_duplication、n_estimators、precision_min 和 recall_min 等参数，以获得最佳的规则集。
• 规则筛选：使用 score_top_rules 方法筛选出最精确的规则，以提高模型的预测性能。

4. 典型生态项目

Skope-rules 作为 scikit-learn 的一个扩展模块，与其他 scikit-learn 生态项目有良好的兼容性。以下是一些典型的生态项目：

• scikit-learn：Python 中最流行的机器学习库，提供了丰富的算法和工具。
• pandas：用于数据处理和分析的强大工具，常与 scikit-learn 一起使用。
• matplotlib：用于数据可视化的库，可以帮助你更好地理解模型的输出。

通过结合这些生态项目，你可以构建更加复杂和强大的机器学习解决方案。

skope-rules machine learning with logical rules in Python 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sk/skope-rules